Семинар "Основы работы с количественными данными"

Магистратура 2023/2024

Статус: Курс обязательный (Коммуникации в государственных структурах и НКО)

Направление: 42.04.01. Реклама и связи с общественностью

Кто читает: Школа коммуникаций

Где читается: Факультет креативных индустрий

Когда читается: 1-й курс, 1 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Тамбовцева Алла Андреевна

Прогр. обучения: Коммуникации в государственных структурах и НКО

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В результате освоения дисциплины будут получены знания об основных понятиях теории вероятностей, математической статистики, методах статистического анализа данных в прикладных задачах в пределах программы курса; базовые навыки «прочтения» и содержательной интерпретации статистических данных, специфика применения вероятностно-статистического подхода.

Цель освоения дисциплины

знакомство с основами прикладного анализа данных для содержательной интерпретации статистических отчётов и графиков
знакомство с основами обработки и анализа данных в Python

Планируемые результаты обучения

формулировать статистические гипотезы и интерпретировать выдачи статистических тестов по итогам проверки гипотез
уметь различать способы формирования выборок и выделять источники смещений (bias).
уметь вычислять описательные статистики в Python и интерпретировать их
уметь интерпретировать различные типы графиков для визуализации распределения данных
уметь строить гистограммы, ящики с усами и разные виды диаграмм в Python
уметь интерпретировать построенные доверительные интервалы для доли и для среднего
уметь строить доверительные интервалы для доли и для среднего в Python
уметь вычислять в Python коэффициент Пирсона и Спирмена, проверять их статистическую значимость
уметь интерпретировать результаты иерархического кластерного анализа

Содержание учебной дисциплины

Введение в выборочные обследования
Описание данных в разных шкалах
Визуализация
Введение в выборочное оценивание
Проверка статистических гипотез
Поиск связей в данных
Классификация данных: кластерный анализ

Элементы контроля

Independent work
Самостоятельная работа представляет собой небольшую письменную работу на 15 минут по темам прошедших занятий, которая включает в себя тестовые и открытые вопросы с кратким ответом. Во время выполнения работы нельзя пользоваться никакими материалами.
Экзамен
Формат заданий экзамена совпадает с форматом домашних заданий и самостоятельных работ. В экзамене две части: теоретическая и практическая. Теоретическая часть подразумевает ответы на вопросы с выбором ответа и с кратким ответом, во время выполнения теоретической части нельзя пользоваться никакими материалами. Практическая часть включает задания по обработке и анализу данных в Python, во время выполнения практической части можно использовать любые материалы курса и документацию библиотек Python. Продолжительность экзамена – 120 минут.
Домашнее задание
Домашнее задание представляет собой набор вопросов и задач по пройденным темам. Каждое домашнее задание состоит из теоретической и практической части. Теоретическая часть включает закрытые и открытые вопросы, связанные с изученными на занятиях понятиями, а также интерпретацию готовых статистических выдач и графиков. Практическая часть подразумевает работу с данными в Python по схеме, аналогичной представленной на занятии.

Промежуточная аттестация

2023/2024 1st module
0.2 * Independent work + 0.5 * Домашнее задание + 0.3 * Экзамен

Программа дисциплины